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Coatue首席投资官Jaimin Rangwalla的AI公开市场更新内幕 | 编辑文稿
原文标题: Inside Coatue's AI Public Market Update With CIO Jaimin Rangwalla | Edited Transcript 来源: The Transcript Desk
💡 核心观点
- AI私营公司（OpenAI、Anthropic、SpaceX）在上市前估值已跻身全球前列，年化收入增速远超传统科技巨头，表明AI市场正以史无前例的速度扩张，投资者应关注一级市场的巨大价值创造。
- AI算力需求持续引爆供应链紧张（芯片、内存、电力、光学等），短缺卖方（如半导体、电力基础设施）受益于定价权和利润扩张，而买方（如云厂商）短期承压——但混合模式公司（如谷歌）具备双向优势。
- 代理技术（Agent）的爆发（如OpenClaw、Agent生成Agent）将导致个人和企业的计算需求指数级增长，大幅提升对CPU、GPU、内存和电力的需求，推动架构从聊天机器人向持久记忆和复杂任务处理演变，相关基础设投资机会突出。
- 尽管市场情绪波动，但强劲的盈利增长和持续的供应紧张支撑基本面，投资者应聚焦技术变革前沿、管理质量高且能解决瓶颈的龙头企业，同时警惕效率突破（杰文斯悖论）和监管风险。
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这是Molly O'Shea的Sourcery访谈节目对Coatue公开市场投资首席投资官Jaimin Rangwalla的采访的专业编辑文字记录，讨论AI建设对公开市场的影响。章节时间戳： 00:00 为什么AI初创公司在IPO前就达到公开市场规模 00:56 走进Coatue总部及投资流程背后的文化 02:48 为什么AI周期需要不断更新投资者报告 04:36 按吉瓦、供应商、买家及代币用户划分AI堆栈 06:02 为什么供应紧张持续时间比以往半导体周期更长 07:03 Jaimin从半导体分析师到Coatue公开市场CIO的历程 10:43 OpenAI、Anthropic、SpaceX等私营巨头进入顶级公司版图 12:40 市场广度、七大科技股位移及新赢家来源 15:24 AI收入实际来自哪里：企业、专业消费者和IT预算 17:04 代币作为AI工作单位及代理使用的经济学 19:43 为什么代理生成代理会改变对算力的需求 21:58 OpenClaw、工具包和作为代理遥控器的手机 24:49 为什么当每个人都运行数百个代理时，内存需求会膨胀 27:12 持久内存、CPU需求以及超越聊天机器人的架构转变 30:21 关键芯片玩家、英特尔的回归案例以及半导体成为主流 33:24 英伟达狂热、GTC以及Coatue如何追踪数据中心建设 35:21 就业流失与创造，以及为何答案取决于生产力吸收 37:30 AI供应链中短缺的卖方与买方 40:54 光学突破、处处瓶颈，以及为何单一修复不够 44:48 盈利强劲增长市场中的情绪与基本面 47:10 通过回归基本面和管理质量应对波动 49:17 Coatue如何在技术变革前沿寻找新领导者 51:18 万亿美元IPO及OpenAI和Anthropic上市时的情景 52:48 风险：效率突破、监管、回调及杰文斯悖论 55:00 Coatue的增长故事以及好奇心如何不断复利
由Transcript Desk Chrome扩展生成：https://thetranscriptdesk.two-lambda-ai.com/ 完整视频：Coatue首席投资官Jaimin Rangwalla的AI公开市场更新内幕：对话以Coatue春季AI公开市场更新为框架：私营AI公司达到公开市场规模、“追随吉瓦”作为投资框架、代理成倍增加对半导体和电力的需求，以及向短缺销售的公司与通过短缺购买的公司之间的区别。
文字记录
00:01-00:44 Jaimin Rangwalla： 现在，私营公司在上市之前就已经跻身全球前25强。这是一个前所未有的时代。2012年七大科技股中最大的是Meta——当时Facebook的IPO是历史上规模最大的。每个人都想参与这个史上最受炒作的IPO，估值约为1000亿美元。而如今，OpenAI最近一轮融资估值超过8000亿美元，Anthropic上一轮估值在3000多亿美元，SpaceX估值达到1.25万亿美元。这些公司以超大规模云厂商和七大科技巨头三分之一或一半的速度达到250亿美元的年化收入。它们每月增加约100亿美元，或者说每周增加约25亿美元——这比许多SaaS公司一整年的收入还要多。
00:58-02:00 Molly O'Shea： Jaimin，欢迎来到Sourcery！ Jaimin Rangwalla： 谢谢邀请。 Molly O'Shea： 我们现在在漂亮的新Coatue办公室。感觉如何？ Jaimin Rangwalla： 你知道吗，感觉就像又回到了开学第一天。周一早上我们都走进来，不太确定会是什么样，因为团队一直在布置一切，而我们还在楼下工作。这是一个更开放、更接近竞技场风格的布局——所有人——AI团队、数据科学家、分析师——都坐在一起。这真的能促进深度洞察和协作。令人兴奋——比隔着房间大喊“这是什么意思？发生了什么？”要好得多。这让我有点想起我做投行的日子。 Molly O'Shea： 我听说Philippe在竞技场中间有一张桌子。是真的吗？ Jaimin Rangwalla： 是的。他第一天来，把外套放在桌上，说：“为什么我离行动中心这么远？”所以我们可能会把他的桌子往中间挪一点。 Molly O'Shea： 太好了！我还和一些朋友聊天，他们提到你有一个秘密的足球小组，每周两次早上6:30在码头集合。 Jaimin Rangwalla： 其实不算秘密——只是更有选择性！我们踢足球已经八年了。最开始是在健身房二对二，现在变成八对八或九对九。我们计分，有每周排名，跟踪进球数，名次根据表现上下浮动。这给文化增添了一些竞争精神——我们或许不需要，但这是额外的好动力。 Molly O'Shea： 听起来太棒了！
02:50-04:14 Molly O'Shea： 今天我们来的目的是讨论你的春季Coatue投资者更新。你刚做完，对吧？里面数据量巨大。我和Michael Barton、Thomas Laffont聊过——他们经历了不同的科技周期：互联网、移动、云计算。现在我们处于AI时代。发生了什么？感觉每六周就需要一次更新，因为变化太快了。你看到了什么？ Jaimin Rangwalla： 你说得对——现实是AI规模巨大，每个人都在大肆宣扬这有多庞大。我们在幻灯片中尝试估算了一下总可寻址市场，但对我来说最激动人心的是创新速度有多快。你可以从公司达到100亿、300亿、500亿美元ARR的速度看出来。例如，OpenAI的用户达到近十亿的速度比历史上任何产品都快。所有的增长曲线——用户采用、企业使用、收入——都更加陡峭和快速。我们总是关注变化率——这才是真正描述技术采用率和潜力大小的方法。我们经常看到快速增长然后平台期，比如应用达到1000万用户后持平。但在这里，这些指标以超高速持续攀升。有时我们甚至看到看似停滞，然后又一次大幅增长。这告诉我们一件事：我们仍处于采用曲线的早期阶段，市场远比最乐观的人想象的要大。
04:36-06:02 Molly O'Shea： 作为公开市场投资首席投资官，你如何在这个AI时代中划分所有不同类别？ Jaimin Rangwalla： 我们不断重新思考如何覆盖股票、主题和这个庞大主题下的子板块。两三年前，当我们初次投资英伟达时，我们主要关注GPU。但仅押注英伟达是不够的。当你考虑销售数十亿个GPU时，你会开始问：“什么基础设施支持这一切？”现在，我们甚至更进一步。我们谈论追随吉瓦。吉瓦本质上是AI增长的原子单位——它们代表了推动这一扩张的真实电力需求。这也是目前最大的供应短缺之一。因此，我们正在绘制谁提供吉瓦，谁帮助缩短其交付周期，谁购买它们，以及谁使用这些吉瓦产生的代币。我们以一种不同于以往的方式划分。历史上，你会按行业思考——半导体、互联网、航空航天与国防。现在，更多的是关于AI供应链的切片，并分配人员深入覆盖这些切片。
06:04-07:02 Molly O'Shea： 到目前为止，你最大的意外是什么？ Jaimin Rangwalla： 老实说，我对供应如此长时间保持紧张感到惊讶。历史上，内存——我熟悉的领域——有过多次紧张时期。但这一次，短缺似乎每周都在加剧。你现在听到供应协议锁定了到2029年甚至2030年的承诺。我从未见过这种紧张程度延伸到这么远。这告诉我，世界上一些最大的公司——那些万亿美元级别的——是买家，他们不会愚蠢地投入数千亿美元、以高增长率投资于他们认为会达到顶峰然后衰退的东西。他们的行为显示出对长期需求强度的信心。这种紧张状态的持续时间和长度最让我惊讶。
07:04-07:39 Molly O'Shea： 你的职业生涯是从半导体开始的，对吗？ Jaimin Rangwalla： 是的，我2007年开始，正好是iPhone发布的时候。 Molly O'Shea： 哇，太不可思议了。 Jaimin Rangwalla： 我有点讨厌自己这一点！[笑] 但很酷的是，现在我们到了2024年，我们看到的大量创新都源于那个时刻。我记得刚开始时，我们派了四名IT员工排队等iPhone。我们都买了，当时想：“这是什么？”那时我们深陷黑莓世界。那是我第一次真正体会到创新可以出乎意料地发生——然后你看到了后续的力量。
07:41-10:43 Jaimin Rangwalla： 从最初的一百万部iPhone到现在的成就，其力量令人难以置信。老实说，这是我得到的最好的教训。 Molly O'Shea： 我想没多少人了解你，所以我很想听听你的背景以及你是如何成为CIO的。 Jaimin Rangwalla： 当然。我在费城郊区长大。本科就读于纽约大学。 Molly O'Shea： 我也是！ Jaimin Rangwalla： 哦，真的吗？紫罗兰队加油！不过我可能比你早毕业一点。[笑] 纽约大学毕业后，我在美林证券做了两年投资银行——那时美林还是独立的。然后我开始思考下一步。我的很多同龄人计划进入私募股权，读商学院，然后从那里规划路径。但我对商学院并不特别兴奋，于是开始寻找其他选择。有人建议公共市场投资。这与私募股权不同——更少依赖顾问指导，更多行动导向。你一年只需要找到几个大想法就能成功。 Molly O'Shea： 真的吗？ Jaimin Rangwalla： 在早期阶段，是的。如果你能找到一个强有力的、大的想法并说服公司支持它，单这一个就能改变整个基金的一年——甚至一个分析师的职业生涯。2007年夏天，我与五家公司面谈。那时是市场顶峰，行情强劲。其中四家公司没有给我工作机会，但Philippe给了。所以我的决定几乎是被动做出的——因为我知道我想做公共市场投资。当时我们管理约7亿美元，规模非常不同，在56街占半层楼。我在那里学到的第一个重要教训是，你永远不知道你会踏入什么样的市场。我们都记得2008年发生了什么，对吧？其他四家拒绝我的公司在危机中倒闭了。人生中有一些运气成分，但也要看你如何把握机会。尽管其他公司没有雇佣我，Philippe雇佣了我——他们给了我宝贵的一课：上涨的东西有时会下跌，至少暂时如此，尤其是在科技领域。但宏观因素确实重要。在职业生涯早期学到这一点是无价的。我开始覆盖半导体，然后扩展到其他行业，逐步承担更多责任。大约两年前，我有机会与Philippe一起管理我们所有的公开市场投资。在Coatue的每一天都像在冲刺马拉松——你必须整天冲刺，没有时间休息，但仍然着眼长期。这是一次奇妙的经历。 Molly O'Shea： 哇，恭喜你！ Jaimin Rangwalla： 谢谢——感谢你在如此繁忙的节奏中抽出时间。[笑]
10:43-15:18 Molly O'Shea： 我知道谈论今天的市场规模听起来有点重复，但它确实天文数字。你能比较一下七大科技股IPO时的规模与当今AI领导者吗？ Jaimin Rangwalla： 是的，太疯狂了。七大科技股中最大的是Meta，2012年IPO时市值约1000亿美元。其余的在90年代上市，通常在100亿到500亿美元之间，在当时已经很大了。如今，OpenAI最近一轮融资估值超过8000亿美元。SpaceX在与xAI交易后达到1.25万亿美元。Anthropic上一轮估值在3000多亿美元，而且有传言说他们的下一轮可能更高。私营公司在上市前就跻身全球前25名——这从未发生过。这就是AI如此令人兴奋的原因。这些私营公司在保持私营的同时捕获了巨大的价值和增长，这是前所未有的。我们不得不围绕这一点重组部分团队。例如，我们请来了Frank，他是我们的Claude专家。他今年年初加入，正式头衔可能是我们的首席AI官，但我认为他是我们的AI疯狂科学家。他尝试所有新锐技术，研究如何实施这些技术，以及如何利用我们20年的数据给我们带来竞争优势，帮助我们成功。另一个我想提到的有趣图表来自彭博。注意那条粗红线——它显示了纳斯达克自10月31日达到峰值以来的表现。基本上持平，尽管一度下跌10%，现在又上涨10%。然后，当我们看七大科技股时，其中五家公司标出，你会发现除了Alphabet，大多数表现都远逊于纳斯达克——其中三家今年以来实际上是下跌的。这告诉我，七大科技股内部的排序正在迅速变化。一个惊人的指标是OpenAI和Anthropic这样的新玩家的年化收入增长率。它们以超大规模云厂商和七大科技巨头三分之一或一半的时间达到250亿美元的年化经常性收入。我该如何解读？这又回到了市场变得多么巨大。仅这两家公司的ARR就超过500亿到600亿美元，并且增长速度快得惊人。仅看Anthropic的公开披露：去年12月底ARR为90亿美元，现在已达到300亿美元。这意味着它们在短短几个月内增加了200亿美元——大约每周增加25亿美元。大多数SaaS公司甚至没有25亿美元的年度ARR——它们在一周内就增加了这么多。机会巨大。如果你把这两家公司合并，它们比ServiceNow、Salesforce或你能想到的任何主要SaaS平台都大——而且只用了几年时间，而其他公司花了15到20年。因此，围绕AI的兴奋不仅来自规模，还来自这些非凡的增长率。这让我们确信市场规模远大于任何人想象。即使仅仅考虑当前的应用案例，突破仍在不断出现，但我们远未实现真正的潜力。
15:17-15:47 Jaimin Rangwalla： 我们绝对远未达到我认为三五年后的发展方向。因此，我仍然相信我们处于整个采用阶段的早期。
15:47-16:12 Molly O'Shea： 对于那些不太理解这些收入来自哪里的人，你能分解一下吗？我知道其中一些是承诺收入或未来合同，但你实际上如何看待这类收入？ Jaimin Rangwalla： 当然。当你考虑像Anthropic这样的公司的收入时，它来自几个池子：企业、个人、专业消费者——基本上是想用这些工具提高效率的人。这并非简单的1对1等式，即花100美元在Anthropic上就能减少正好100美元的劳动力成本。它关乎生产力提升。即使是最顶级的程序员和开发者也说，使用这些工具后，他们的生产力轻松翻倍甚至三倍。在科技公司，限制因素不是项目数量——它们有很多——而是能完成这些项目的人数。AI让这些人工作得更快，处理更多项目，整体生产力更高。AI还让你重新思考整个IT预算。传统上，很大一部分用于硬件、管理系统顾问和软件。现在公司自问，是否还需要同样数量的这些东西，或者是否可以减少或重新分配。预算影响既来自生产力提升的自然ROI，也来自抵销现有开支。
17:05-17:27 Jaimin Rangwalla： 另外，这很大程度上关乎代币——代币使用和代币经济。
17:27-18:13 Molly O'Shea： 代币最近是个热门话题，特别是像Mythos这样的模型访问以及代币如何经济地运作。你能解释什么是代币以及代币经济如何运作吗？ Jaimin Rangwalla： 当然。代币基本上就是任何AI模型的“思考单位”。每当你向AI提问并得到答案时，你所看到的就是由代币组成的。它就像是AI中的智能单位——类似于人类思考决策或行动的方式。如果你想象一个AI代理，每个思考过程就是一个代币。代币经济真正关乎AI代理数量及它们所做出决策的激增。与人类智能难以量化不同，AI智能可以通过它产生的代币数量来衡量。这种量化AI活动的新方式推动我们重新思考如何为许多公司构建商业机会。
18:13-19:13 赞助商广告： Sourcery由Brex赞助，Brex是超过3万家公司信赖的金融栈，其中包括美国三分之一的风投支持的初创公司。Brex旨在帮助创始人避免资金枯竭，将支票账户、财务、FDIC保护、全球资金转移和流动性工具整合在一个账户中。包括Scale AI、DoorDash、ServiceTitan、Hims、Anthropic、Flexport、Robinhood和Plaid在内的公司都信任并使用Brex。立即开始：brex.com/sourcery。
19:19-19:41 赞助商广告： Turing正在通过需要真正专业知识和现实判断的任务培训下一代AI。英伟达、Anthropic、Salesforce和Gemini等公司与Turing合作，基于真实操作轨迹构建现实的强化学习环境和数据系统——这是前沿实验室训练超级智能所需的基础设施。
19:48-19:53 Molly O'Shea： 你提到代理是AI的一个巨大突破口。代理有什么不同或变革性之处？ Jaimin Rangwalla： 最初，使用ChatGPT时，你会问一个问题，它根据复杂程度需要一些时间思考，然后给你答案——或者可能中间步骤，向你确认，“我方向对吗？”所以人类参与了很多。重大突破出现在去年年底发布的像OpenAI的GPT-4.5这样的模型。现在，一个代理可以生成其他代理。这成倍增加了工作的深度和质量。你可以给代理一个项目，然后走开，回来时发现大部分工作已完成，有时几乎全部完成。更酷的是，你可以告诉代理自由生成任意多的子代理，甚至可以创建代理来检查这些代理的工作。这真的是协作和迭代的，人类几乎完全退出循环——而这以前是瓶颈。之前，一个聊天机器人与一个人交互，不断停下来检查进度。现在，代理系统无需持续人类干预就能指数级扩展工作。例如，我也使用Claude，我不会只给它一个提示或一个问题。我同时在不同任务中启动多个代理，每一组代理又能生成更多底层代理。这是代理数量和工作量的指数级增长。
21:52-21:57 Molly O'Shea： 是的，我们在你的更新中看到了OpenClaw的幻灯片——那真是疯狂。OpenClaw显示了什么样的增长率？ Jaimin Rangwalla： OpenClaw现象真的很迷人，可能被低估了。工具包基本上是人与AI模型交互的界面或方式。以前，你通过ChatGPT或Claude的代码终端交互。但借助工具包，你可以在不同的机器或虚拟环境中远程控制AI，让它代表你执行操作。例如，有人可能通过WhatsApp给自己的家庭OpenClaw发消息：“这周五在这家餐厅给我订个位，发送日历邀请给Jaimin，并且确保——”
22:49-23:29 Jaimin Rangwalla： 所以，想象你说：“Jaimin，确保我们安排好了接送的车，然后发送确认邮件，设置日历约会，处理所有细节。”系统在后台处理所有这些。它只回复消息：“好的，我做了这个，这是确认信息。”这几乎就像你与OpenClaw交互的方式已经改变了。现在你可以使用终端交互，或者把它放在口袋里像手机一样。我们的演示文稿中实际上有一张幻灯片，把手机描述为遥控器——只是你代理的遥控器。哪些代理在工作？你可以同时启动多个代理。OpenClaw展现出了令人难以置信的增长轨迹：越来越多的人为其编程，试图将其融入各处——甚至在中国，所有大型互联网公司都有自己的OpenClaw概念。字节跳动有一个，腾讯有一个，阿里巴巴有一个。它这么快就流行起来，老实说，我认为大多数人还没有完全意识到这一点。对我来说，这只是一个中间阶段。我不认为将来还需要像今天这样，回到家插上所有连接才能用OpenClaw，因为你仍需给它访问权限。但有人有机会说：“这是你的手机，这是你的超级应用。”现在你可以连接你所有的一切，直接问那个应用问题——它就成了你的超级应用。
23:30-24:07 Jaimin Rangwalla： OpenClaw展现出了令人难以置信的增长轨迹：越来越多的人为其编程，试图将其融入各处——甚至在中国，大型互联网公司都有自己的OpenClaw概念。字节跳动有一个，腾讯有一个，阿里巴巴有一个。它这么快就流行起来，我怀疑人们还没有完全意识到。对我来说，这是一个中间状态。最终，有人可以说：“这是你的手机，这是应用，这是你的超级应用，”它连接你所有的一切。
24:07-24:12 Molly O'Shea： 你看到Nat Friedman在Stripe Sessions上的片段了吗？ Jaimin Rangwalla： 没有。 Molly O'Shea： 他在手机上部署了OpenClaw，可能还有笔记本。它注意到他脱水了，告诉他去喝水。他去了厨房，喝了水，OpenClaw拍了照说：“干得好。”然后他开车时，它告诉他需要补充镁，并重新导航汽车到Whole Foods。 Jaimin Rangwalla： 那真是相当疯狂。我们才刚刚开始探索可能实现的事情。
24:49-24:56 Molly O'Shea： 你提到每个人的内存即将爆炸。你能谈谈总可寻址市场吗？ Jaimin Rangwalla： 当然。历史上，内存与智能手机和电脑挂钩。每个人都有手机和电脑，所以随着时间推移，随着更多人拥有设备以及这些设备内存增加——比如电脑8GB内存，手机8到16GB——内存容量稳步增长。但现在想想：一两年后，你或我将有运行数百个代理的OpenClaw，随时运行。工作中也会发生类似的事情——数百甚至数千个代理持续运行。每个代理都需要CPU、GPU和内存。这些不是持久内存，因为它们并非7x24小时运行；有些运行时间较短，但总体而言，你作为个体的半导体和技术足迹将增加十倍。你过去有两三个设备——可能一部手机、一台电脑、一个iPad。现在将指数级增长到数千个虚拟设备，这实际上就是运行在上面的代理。每个代理都包含半导体内容。很难完全理解，但未来是个人半导体和电力使用足迹的大幅增加。例如，在最近一次电话会议中，我们邀请了Anthropic的Claude Code负责人兼Claude Code创建者Boris Cherny，他解释说白天他运行一定数量的代理，但回家后，他可能通宵运行一千个代理，在早晨前完成任务。想象一下，如果我们所有人都这样做：持续运行数百到数千个代理，处理简单或复杂的任务。影响是巨大的——半导体内容、电力消耗——都因这些行为变化而大幅上升。
27:12-27:17 Molly O'Shea： 由于这些行为变化，AI的架构受到了怎样的影响？ Jaimin Rangwalla： 我们正在超越健忘症聊天机器人——你输入信息，它分析得很好，但第二天回来，它什么都不记得。就像电影《初恋50次》中主角每天都要重新解释一切。正在改变的是，通过下一代加速器引入持久内存，这样代理就不会再遗忘。因为代理生成其他代理，处理越来越复杂和简单的任务，它们也需要从CPU卸载任务。历史上，CPU处理串行处理——一个接一个指令——而GPU处理繁重的数学和并行计算。现在，这个比例正在变化：过去一个CPU对应八个甚至十六个GPU进行计算，GPU几乎做所有数学运算。但今天，比例正转向一个CPU对应四个GPU，有些人认为可能完全翻转为一个GPU对应四个甚至八个CPU。这取决于有多少任务是串行的——简单、逐步的工作——与大规模并行工作。想象一下地球上70亿人，如果每个人实际上需要1000个虚拟代理，那就是7万亿个虚拟实体——极大地增加了计算需求和半导体需求。这就是我们面临的那种规模。
30:01-31:40 Jaimin Rangwalla： 现在，我们谈论的所有这些数字代理都需要处理能力——串行处理、并行处理、内存——一应俱全，就像人类大脑一样。所以，这个类比几乎就像人口爆炸，但数字化的。如果我们把人口乘以一千，我们谈论的是一个需要所有资源来支持的数字人口。在CPU方面的主要玩家中，有英特尔、AMD和ARM。亚马逊也做得很好——他们实际上拥有最高效的CPU之一，但他们主要留作自用。他们收购了一家为这个提供动力的初创公司，这有助于推动AWS的成功，尤其是当CPU变得更加关键时。这对他们的业务是一个强劲的顺风。英特尔在很长一段时间里是那种“被遗忘”的半导体公司。他们遇到了失误——技术问题、产品问题——经历了许多领导层变动。但现在，他们由一位出色的CEO领导。有时，最好的投资想法就是最简单的。例如，芯片架构从4:1比例向1:4比例转变，从数学上讲意味着市场规模的16倍增长。再加上Elon Musk对英特尔表示认可并推动更快创新，你就有了一个令人信服的论点。当然，英特尔的股价今年大幅上涨，但如果你回顾过去四年AI热潮中的半导体公司，许多公司上涨了5倍、7倍甚至10倍。英特尔在超过12个月的时间框架内仍然落后，所以有很大的追赶空间。
31:41-33:15 Molly O'Shea： 听到这些很激动，特别是你的职业生涯始于半导体——尽管当时更关注游戏。现在回顾，你有什么感受？ Jaimin Rangwalla： 哦，当然。我职业生涯的前七八年，大部分时间在做半导体股票的空头，因为该行业被认为极具周期性。在周期顶部过度建设产能、烧掉大量现金流是很常见的。该行业很分散——公司生产一种产品卖给苹果，但苹果会双源或三源采购，那些公司一夜之间下跌90%。所以我早期职业生涯大部分精力都花在做空上。我们不持有半导体股票；我们专注于互联网和软件公司。现在，太棒了——我的职业生涯基本上绕了一个圈。我能在半导体成为最赚钱、产生最多现金流的行业时做出投资组合决策。我从没想过我会说三星和SK海力士合计产生的现金流超过所有超大规模云厂商的总和。这很疯狂，但考虑到时代背景是完全合理的。这充分表明不断更新你的想法是多么重要。如果我仍然固守半导体做空的旧观念，那将是最大的错误。我们就像那个突然变酷的书呆子孩子。 Molly O'Shea： [笑] Jaimin Rangwalla： 没错。半导体CEO曾经是会议上没人想见的人。在2010年代，每个人都想见Facebook和Google的CEO。现在，情况反转了。今天，在银行会议上，你会发现成千上万的人热切等待听Jensen Huang演讲。这太不真实了。
33:16-34:00 Molly O'Shea： 现在GTC感觉就像一场泰勒·斯威夫特演唱会。 Jaimin Rangwalla： 确实如此。它现在成了一项活动。我从2016年开始参加，当时只是圣何塞的一个小厅，100人。现在规模大得难以置信。而Jensen在没有任何提词器的情况下完成两小时的主题演讲——这太不可思议了。 Molly O'Shea： 绝对疯狂。
34:01-35:00 Molly O'Shea： 换个话题，你能谈谈数据中心如何融入这一切吗？你如何监控这些建设以及容量是否跟得上？ Jaimin Rangwalla： 是的，好问题——不，不是在太空中！[笑] 我们真正关注的是了解供应链瓶颈是在缓解还是加剧。我关键是要跟踪变化率——是在趋向更紧的约束还是有所缓解？如果有所缓解，是什么导致的？缓解是否足够健康以支持增长，还是变成了问题？我们非常关注数据中心公司，尤其是新的“云中云”和超大规模云厂商。我们持续关注建设在哪里进行，哪里有电力可用，哪里设备和劳动力可及。实时跟踪所有这些因素至关重要。我最近在迈阿密参观了Exowatt——一家为数据中心供电的可再生能源公司。他们的CEO Hanan解释了如何引入新劳动力来支持这个不断增长的行业。他们就在美国制造和建设这些设施。重要的是要记住，虽然有人担心AI取代工作，但这个行业也在创造新工作。
35:01-36:51 Jaimin Rangwalla： 我们看到经济的新层次正在形成。回顾以往的技术创新浪潮——从汽车时代到你想到的所有七次主要技术浪潮——总会有一些工作流失，没错。但也有大量新工作创造，新业务因核心创新而涌现。现在，人们对新业务的创造谈论得还不够多，但我们正处于有史以来新业务形成率最高的时期之一。每个人都在说：“嘿，我可以用AI重新思考业务运营方式，或者建立全新的东西。”当然，有些人关注负面，但我看到了创造就业的巨大机会。不过，这种颠覆的速度很重要。有时，创新发生得比培训新电工、水管工或建筑工人的速度更快——这些工作需要两三年才能培养出合格工人。因此，在新劳动力跟上之前可能存在滞后。
36:52-37:18 Jaimin Rangwalla： 存在一定的时间滞后，但总体而言，我们看到许多不同类型技能工种面临巨大劳动力短缺。这通常意味着这些职位的薪水将会上升，因为公司试图吸引更多人才。因此，在AI驱动的未来几年，那些将是需求量大的工作——可能与过去20年主导的工作大不相同。
37:18-37:29 Jaimin Rangwalla： 在对Thomas的采访中，他谈到了银行柜员的演变——并没有真正增加总就业数量，而是以不同方式分散开来。在讨论市场动态时，这始终是一个热门话题。
37:29-38:02 Jaimin Rangwalla： 当我们谈论这些市场的供需时，有一个“短缺卖方”与“短缺买方”的框架。让我为你分解一下。短缺卖方就像是半导体公司、电力和内存基础设施提供商——基本上，那些产能固定但需求上升的企业。这种不平衡推高了价格并扩大了利润率。营业利润的增长速度通常是收入增长的多倍，因为固定成本不会随价格上涨而扩大。我们已经看到一些公司的收益在一两年内攀升了三倍、四倍、五倍甚至七倍，而它们在几十年来一直处于稳定范围内。这些短缺——无论是内存、硬盘还是AI开发所需的其他关键组件——确实推动了盈利能力，市场也在奖励这些参与者。
38:02-38:44 Jaimin Rangwalla： 然而，市场并没有那么奖励那些购买这些短缺的公司——那些大力投资资本开支的公司。例如，看看微软、亚马逊和Meta：它们的估值近年来被压缩，很大程度上是因为它们的资本支出增加了。如果内存价格翻倍，微软必须花双倍的钱才能维持同样的收益水平。收益本身并没有改善；这只是同等产品的价格上涨，而非新技术的突破推动价格更高。因此，市场目前对那些短缺买方略有惩罚，因为它们的ROI受到通胀成本而非真正进步的影响。
38:44-40:00 Jaimin Rangwalla： 另一方面，光学基础设施、电力和劳动力等领域的股票表现非常好，因为这些领域也面临短缺。劳动力成本在上升，内存、CPU、GPU的价格也在上涨。甚至台积电，我们最大的持仓之一，也在提价，因为产能有限，他们需要确保合适的利润率和回报来证明未来投资的合理性。所以，这些短缺卖方正在获胜。
40:00-40:38 Jaimin Rangwalla： 话虽如此，亚马逊和谷歌这样的公司并不完全属于某一类。我们实际上非常喜欢它们。它们是混合体，因为例如，谷歌销售TPU，亚马逊公开讨论过Trainium芯片的价值。所以它们既是短缺买方，也可以是卖方。谷歌凭借其垂直整合，一直是表现突出的股票。这种混合模式使它们具有独特的地位。
40:38-41:16 Jaimin Rangwalla： 总结一下：今天的市场分为短缺的买方和卖方。买方因高资本支出影响近期现金流而受到惩罚，而卖方则通过捕获利润受益。
41:16-41:30 Molly O'Shea： 在这个市场中，有没有什么令人意外的突破？ Jaimin Rangwalla： 是的，光学最让我吃惊。多年来，光学被视为一个供应过剩和供应不足之间不断波动的行业。现在，它正成为未来基础设施的关键部分。我们一直在密切跟踪内存、CPU、GPU、加速器，但光学是我真正看到意外强势的领域。
41:59-42:20 Jaimin Rangwalla： 至于瓶颈，不只是单一问题——到处都是瓶颈。发电、输电、配电——都是瓶颈。NAND闪存、DRAM、光学组件、建设数据中心的劳动力——清单还在继续。我从未见过如此多的约束同时发生。
42:20-42:45 Jaimin Rangwalla： 如果只有一个瓶颈，你可以投入资金解决它，但在这里，即使内存瓶颈解决了，电力、光学或劳动力瓶颈依然存在。最大的挑战是同时存在这么多瓶颈。
42:45-43:01 Jaimin Rangwalla： 我最喜欢的图表之一显示了市场目前如何奖励短缺卖方而非买方。市场专注于捕捉短期利润，这可以理解。但最终，这种动态会转变，我们必须非常警觉并为此做好准备。稍后我会更多谈论我们如何为此做计划。
43:01-43:44 赞助商广告： Fundrise的VCX是私营科技领域公开交易代码，向所有人开放风险投资，无论规模大小。请访问 getvcx.com 查看投资组合。 播音员： 有些人可能还没有听说，我们的赞助商Public刚刚推出了名为“生成资产”的产品。它以一种我从未见过的方式将AI引入投资。运作方式如下：你输入一个想法，比如“AI驱动的供应链公司，拥有正自由现金流”，或者“国防科技公司，收入同比增长超过25%”。Public的AI会派遣一群代理扫描每一只美国股票，评估它们，并立即根据你的主题构建一个自定义指数。真正突出的是它解释每只股票被纳入的原因有多清晰。
43:46-44:14 赞助商广告： 真正突出的是它解释每只股票被纳入的原因有多清晰。在投资之前，你还可以将你的想法对标标普500进行回溯测试，这样你就能在真实背景下做出决策——而非仅仅猜测。除了生成资产，Public还让你可以投资股票、债券、期权、加密货币——全部在一个平台上。当你从其他平台转移投资时，他们还会给予无上限的1%奖励。如果你想构建一个真正反映你主题的投资组合，请访问 public.com/sourcery。完整披露在说明中。
44:16-44:32 赞助商广告： 企业AI运行在Merge上——用于集成、代理工具和模型编排的AI基础设施平台。这使你的团队可以交付产品而非管道工程。Mistral、Dropbox和Drata已在生产中信任Merge。开始构建：merge.dev。
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44:50-45:24 Molly O'Shea： 现在有趣的一点是，关于AI和经济的头条新闻非常负面。但公开市场的表现比我认为自2020年4月以来的任何时候都要好。那么，如果在线和新闻中情绪如此负面，而市场实际上比2020年4月还好，你如何解释？到底发生了什么？ Jaimin Rangwalla： 是的，好问题。我们几次电话会议前做了一些关于情绪与实际市场表现的分析。结果发现基本上像抛硬币。负面情绪并不能可靠预测市场下跌或上涨。人们抓住新闻或社交媒体上的不同故事，但核心潜在事实是公司盈利超出预期。到2026年，标普500的盈利增长预计约为15%，并加速至18%。在这种强劲经济增长时期，股票市场往往表现良好，因为基本面在驱动。经济和消费者都强劲。即使有一些短期问题，如油价上涨，消费者获得了强劲的退税，因此支出或企业投资没有恐慌。盈利非常坚实。
46:04-46:59 Jaimin Rangwalla： 所以归根结底，基本面比情绪更重要。如果你看看一些面临供应限制的公司的盈利修正，修正一直在上调。每个季度，它们都超出盈利预期30-40%。我记得看到像SanDisk或美光——华尔街估计每股收益1美元，而它们报告2.50美元。它们只是持续大幅超出预期。市场的倍数也没有增加太多——它们保持一致，因为增长如此强劲。所以即使市场今年只上涨7%或8%，盈利增长是它的两倍。如果市场持平或小幅下跌，到年底隐含倍数实际上会下降。底线：我们正处于一个非常高增长的时期，这才是真正重要的。
47:00-47:25 Molly O'Shea： 我认为这又回到了我们对话的开头。你在Coatue经历了许多周期，尤其是像这样的周期。你和Thomas在台上谈到了应对热潮波动、混合指引和情绪变化。作为一个公司，你们如何在所有这些噪音中保持专注？ Jaimin Rangwalla： 是的，Philippe总是说我们应该更频繁地做这些演讲，因为这有助于我们夯实思考。它迫使我们去记住真正重要的——在任何时刻的五到七个关键事情。不过这也很难。最近波动性比我以前看到的要高得多。通常，如果坏事件发生，市场下跌。你不总是知道下跌多少，但可以理解。现在棘手的是，有些日子我们的股票无故下跌5%甚至10%。这是困难的部分。有时是因为云端发布或其他随机因素，但你总是在想是否有人知道你不知道的事情，或者公司是否落后了。如果你没有仔细跟踪一切，那就是一个重大风险。
48:19-49:09 Jaimin Rangwalla： 因此，我们总是尝试回归基本面和全局画面、总体主题。我们确保我们持有的股票是高质量的业务，有我们能深入理解的管理团队。这帮助我们应对波动。我们也有像对冲、看跌期权和空头这样的工具。但最终我们得出的结论是基本面强劲，市场有韧性，AI的加速速度比我两年前猜想得还要快。人们说AI已经被谈论了三年，但它实际上正在加速。
49:10-49:32 Molly O'Shea： 当你在寻找新的市场领导者时，你寻找什么？你如何评估公司？ Jaimin Rangwalla： 对我们来说行之有效的方法是关注变革的前沿——识别那些推动变革的公司。例如，英伟达几乎设定了加速器市场未来两年在能力和性能方面的标准。博通和台积电也很重要。我们观察它们正在改变什么，因为它们都在努力解决自己的瓶颈，在技术没有进步的地方降低成本，并优化盈利能力。举个例子：今天，加速器大多使用铜线连接以传输数据，但也许两三年后，我们会看到更少的铜线，更多的光学连接——可以在更远距离上更快地传输数据，尽管存在局限性。每个新版本的英伟达加速器都会增加或移除功能，我们密切跟踪这些变化。我们问：这个行业有多少参与者？是集中还是分散？这类洞察帮助我们理解竞争格局。
50:36-51:07 Jaimin Rangwalla： 所以，这是一个由少数集中参与者主导的行业，他们一直服务于传统市场，现在突然面临无法满足的巨大意外需求激增吗？如果是这样，那可能就是我们需密切跟踪的领域。我们真的试图领先于变化发生的地方。我们对OpenAI和Anthropic有大量投资，因此我们不断与他们保持联系——了解他们如何优化模型、他们使用的技术以及其他发展。我们努力进行深入研究，以保持前沿地位。
51:07-51:19 Molly O'Shea： 这太疯狂了，因为每当有人提到OpenAI和Anthropic时，我都会自动认为它们已经是上市公司了，但实际并非如此。 Jaimin Rangwalla： 是的。那么你如何看待这些万亿美元级的IPO？我认为这对市场来说是极好的。科技领导层定期更迭——我的意思是，研究表明，大约每五年，前25大科技公司中约有四分之一会被新公司取代。如果有什么不同，这只是反映了科技领域的自然演变和活力。像SpaceX、OpenAI和Anthropic这样的公司，即使在私营状态下，已经跻身全球估值最高的前30名。因此，当它们上市时，实际上只是为之前无法接触的散户投资者打开了大门。它们不会迫使人们出售像七大科技股这样的大牌股票，因为标普的总市值巨大——数十万亿——所以增加几家万亿美元级公司并不会造成巨大位移。看到新的大牌公司出现是健康的。如果科技行业只是反复循环相同的公司，那就无法反映真正的创新。新鲜血液使生态系统保持活力。
52:48-53:29 Molly O'Shea： 作为Coatue公开市场部门的CIO，你现在关注的最大风险是什么？ Jaimin Rangwalla： 最大的风险是突然出现某种突破性技术，改变了当前短缺存在的地方——特别是在芯片供应、内存或电力需求方面。例如，去年有一个“深度求索”时刻，效率大幅提升。如果类似的事情再次发生——比如一个需要远少电力和半导体的模型——可能会扰乱市场。但从长期来看，这对AI采用可能是积极的，因为它会大幅降低成本。这里实际上有一个杰文斯悖论效应——AI越便宜，人们找到的创造性用途就越多，从而整体加速需求。另一个风险是监管——一些突然出现的、可能严重放缓增长的东西。但AI正在成为一个国家安全话题，我认为全球监管机构会希望鼓励一个合作性的AI环境。因此，尽管监管是一个观察点，我预计它不会扼杀长期增长趋势。
53:29-54:59 Jaimin Rangwalla： 我们做了另一项研究，显示大约每十年，市场经历一次重大危机——比如下跌30%——而每年你可以预期大约10%的回调。去年我们经历了一次与关税相关的30%下跌。所以，我们进入了一个风险始终存在的时期，但AI和科技增长的潜在长期趋势感觉稳固。
54:59-56:12 Molly O'Shea： 除了更多地出现在镜头前，你今年最期待的是什么？ Jaimin Rangwalla： 我们刚刚搬进了新办公室，这很令人兴奋。老实说，Philippe Laffont是一位不可思议的投资者，也是一位出色的CEO。我加入时只有12个人，管理着约7亿美元。今天，我们管理着超过800亿美元资产，在多个办公室拥有超过200人。回顾这二十年的轨迹令人难以置信。Philippe可能仍然比我早到办公室，比我晚走——他比任何人都努力，从不休息。旅程还在继续。我们谈过一个拐点引向另一个拐点，我认为作为一个组织，我们正处在一个新的重大拐点——可能是第五个。我们正处于突破的边缘。
56:12-56:33 Molly O'Shea： 你认为他的秘诀是什么？ Jaimin Rangwalla： 最近，他经常打板网球。我认为这个新爱好让他保持精力和年轻。他有无尽的好奇心，总是思考什么在变化，以及如何利用它。这种心态——不断问“什么在变化？我们如何抓住它？”——至关重要。这很难，因为很多人安于已知，但在科技领域，你必须无情地向前看。
56:33-56:56 Molly O'Shea： 一个完美的结束点。非常感谢你这番精彩的对话。 Jaimin Rangwalla： 非常感谢。
56:56-57:00 Molly O'Shea： 嘿，我是Molly。如果你喜欢这次采访，请查看我们的newsletter sourcery.vc，我们每周提供顶级交易和技术头条摘要，以及播客采访的深度分析。立即订阅Sourcery，别忘了在YouTube、Spotify、Apple或你收听的地方关注播客。链接在描述中。
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